KR102219916B1 - Workability determination System by using advanced information - Google Patents
Workability determination System by using advanced information Download PDFInfo
- Publication number
- KR102219916B1 KR102219916B1 KR1020190120518A KR20190120518A KR102219916B1 KR 102219916 B1 KR102219916 B1 KR 102219916B1 KR 1020190120518 A KR1020190120518 A KR 1020190120518A KR 20190120518 A KR20190120518 A KR 20190120518A KR 102219916 B1 KR102219916 B1 KR 102219916B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- worker
- health
- data
- information
- unit
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
- G06Q10/06311—Scheduling, planning or task assignment for a person or group
- G06Q10/063114—Status monitoring or status determination for a person or group
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/0002—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
- A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
- A61B5/112—Gait analysis
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0635—Risk analysis of enterprise or organisation activities
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0637—Strategic management or analysis, e.g. setting a goal or target of an organisation; Planning actions based on goals; Analysis or evaluation of effectiveness of goals
-
- G—PHYSICS
- G07—CHECKING-DEVICES
- G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
- G07C9/00—Individual registration on entry or exit
- G07C9/20—Individual registration on entry or exit involving the use of a pass
- G07C9/22—Individual registration on entry or exit involving the use of a pass in combination with an identity check of the pass holder
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Economics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Surgery (AREA)
- Public Health (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Marketing (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Physiology (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Dentistry (AREA)
- Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
Abstract
Description
본 발명은 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템에 관한 것으로, 특히, 복수개의 측정 결과를 함수를 이용하여 고급화하여 근무자가 현재 근무 가능한 건강 상태에 포함된 상태인지 추론 또는 추측하여 판단할 수 있는 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a system for determining whether a worker can work using advanced information, and in particular, a system capable of inferring or guessing whether a worker is in a state of being included in the current working health state by upgrading a plurality of measurement results using a function It is about.
산업재해란 근무자가 업무에 관계되는 건설물, 설비, 원재료, 가스, 증기, 분진 등에 의하거나 작업 또는 그 밖의 업무로 인하여 사망 또는 부상하거나 질병에 걸리는 것을 말한다.Industrial accident means that a worker dies, injuries, or gets sick due to work or other work related to construction, equipment, raw materials, gas, steam, dust, etc.
산업 재해 발생 가능성을 낮추기 위해서는 근무자가 근무에 투입될 때 또는 근무 중인 상태에서 건강 상태를 지속적으로 확인하고, 확인한 건강 상태가 근무에 적합하지 않은 경우 근무자의 근무를 중단시키는 등의 조치가 요구된다.In order to reduce the likelihood of an occupational accident, measures such as continuing to check the health status of workers when they are put into work or while they are working, and stopping workers' work if the checked health status is not suitable for work are required.
최근 근로 현장에서 근무자의 안전을 보장하기 위한 다양한 스마트 웨어러블 기기가 개발되고 있다. 각각의 웨어러블 기기들은 각자의 기기가 장착한 센서와 제어장치를 이용하여 근로자의 안전을 보장하기 위한 기능을 수행한다.Recently, various smart wearable devices have been developed to ensure the safety of workers in the workplace. Each wearable device performs a function to ensure the safety of workers by using sensors and control devices equipped with each device.
각각의 기기가 장착한 센서를 통해 획득되는 데이터는, 제어 장치에서 분석되어 현재 상태를 판단하기 위해 사용될 수 있다. 그러나, 획득되어 분석되는 데이터의 수가 적을수록 현재 상태를 정확히 판단하지 못한다는 문제점이 존재한다. Data acquired through a sensor mounted on each device may be analyzed by the control device and used to determine the current state. However, as the number of acquired and analyzed data decreases, there is a problem in that the current state cannot be accurately determined.
또, 각각의 기기에서 독립적으로 현재 상태를 판단하게 되면, 각각 서로 다른 상태를 나타내는 것으로 판단될 수도 있으며, 보다 세밀한 상태 판단이 불가능하다는 문제점 등이 존재한다.In addition, when each device independently determines the current state, it may be determined to represent a different state, and there is a problem that it is impossible to determine a more detailed state.
상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해, 본 발명의 일 실시예는 다양한 데이터를 측정하고 획득한 후 데이터를 가공하여 고수준의 상황 정보를 추론 또는 추측하여 현재 근무자의 건강 상태를 확인함으로써 근무자가 현재 근무가 가능한 건강 상태인지 판단할 수 있는 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템을 제공하고자 한다.In order to solve the problems of the prior art as described above, an embodiment of the present invention measures and acquires various data, and then processes the data to infer or guess high-level situation information to check the health status of the current worker. It is intended to provide a system for determining work availability using advanced information that can determine whether the current work is possible.
위와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 측면에 따르면, 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템이 제공된다. 상기 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템은, 근무자의 근무 가능 여부를 판단하기 위해 상기 근무자로부터 건강 데이터를 획득하는 데이터 측정 장치; 상기 건강 데이터를 전달받아 처리하여 상기 근무자의 건강 상태를 판단하는 데이터 처리 장치; 및 상기 근무자의 정보 및 상기 근무자의 근무 가능 여부를 판단하기 위한 기준 범위를 저장하는 데이터 저장 장치;를 포함한다.According to an aspect of the present invention for solving the above problems, a system for determining whether a work is possible using advanced information is provided. The system for determining whether a worker can work using the advanced information includes: a data measuring device that obtains health data from the worker in order to determine whether the worker can work; A data processing device that receives and processes the health data to determine the health status of the worker; And a data storage device for storing the information of the worker and a reference range for determining whether the worker can work.
상기 데이터 측정 장치는, 상기 근무자가 근무장으로 입장하는 통로를 지날 때 상기 근무자의 건강 측정 결과를 획득하는 통로 건강 측정부; 상기 근무자가 휴대하는 휴대 디바이스를 이용하여 상기 근무자의 걸음을 3축 가속도 센서로 측정하여 걸음 측정 결과를 획득하는 근무자 걸음 측정부; 및 상기 근무자가 근무하는 상기 근무장의 환경 상태 측정 결과를 획득하는 근무장 환경 측정부;를 포함하고, 상기 건강 데이터는, 상기 건강 측정 결과, 상기 걸음 측정 결과 및 상기 환경 상태 측정 결과를 포함할 수 있다.The data measuring device includes: a passage health measuring unit that obtains a health measurement result of the worker when the worker passes through a passage to enter the workplace; A worker's step measurement unit for obtaining a step measurement result by measuring the step of the worker with a 3-axis acceleration sensor using a portable device carried by the worker; And a workplace environment measurement unit that obtains a result of measuring the environmental condition of the workplace in which the worker works, wherein the health data may include the health measurement result, the step measurement result, and the environmental condition measurement result. have.
상기 데이터 측정 장치는, 상기 통로 건강 측정부, 상기 근무자 걸음 측정부 및 상기 근무장 환경 측정부의 상기 근무자를 특정하기 위한 근무자 판단부;를 더 포함할 수 있다.The data measurement device may further include a worker determination unit for specifying the worker by the passage health measurement unit, the worker step measurement unit, and the workplace environment measurement unit.
상기 근무자 판단부는, 영상 정보 또는 ID 정보를 포함하는 인증 정보를 이용하여 상기 근무자를 판단하고 특정할 수 있다.The worker determination unit may determine and specify the worker using authentication information including image information or ID information.
상기 통로 건강 측정부는, 상기 통로에 기 설치된 복수개의 영상 센서를 이용하여 상기 근무자의 상기 건강 측정 결과를 획득할 수 있다.The passage health measurement unit may obtain the health measurement result of the worker using a plurality of image sensors previously installed in the passage.
상기 근무자 걸음 측정부는, 상기 3축 가속도 센서로 측정한 3축 가속도 센서 측정 결과를 하기 수학식 1을 이용하여 분석하여 상기 걸음 측정 결과를 획득할 수 있다.The worker step measurement unit may obtain the step measurement result by analyzing the three-axis acceleration sensor measurement result measured by the three-axis acceleration sensor using Equation 1 below.
수학식 1Equation 1
G=(3AAt1-3AAt2), 3AAt= G=(3AA t1 -3AA t2 ), 3AA t =
(G : t1과 t2 사이 걸음 인식 정보, 3AAt : 시간 t에서 3축 가속도 센서 측정값, x : x축 가속도, y : y축 가속도, z : z축 가속도)(G: step recognition information between t1 and t2, 3AA t : 3-axis acceleration sensor measurement value at time t, x: x-axis acceleration, y: y-axis acceleration, z: z-axis acceleration)
상기 근무장 환경 측정부는, 상기 근무장의 위험도, 작업 강도, 습도, 온도, 작업 종류 중 적어도 하나를 기 설정된 수치로 획득할 수 있다.The workplace environment measurement unit may acquire at least one of a risk level, a work intensity, humidity, temperature, and a work type of the workplace as a preset value.
상기 데이터 처리 장치는, 상기 건강 데이터를 전달받아 상기 각각의 측정 결과에 가중치를 적용하여 기본 확률 할당 함수를 생성하는 데이터 변환부; 상기 기본 확률 할당 함수를 정규화하고, 정규화 된 결과를 이용하여 건강 상태 가능성을 획득하는 데이터 추론부; 및 상기 건강 상태 가능성을 이용하여 상기 근무자의 현재 건강 상태를 판단하는 건강 상태 판단부;를 포함할 수 있다.The data processing apparatus includes: a data conversion unit receiving the health data and applying a weight to each measurement result to generate a basic probability allocation function; A data inference unit that normalizes the basic probability allocation function and obtains a health state probability by using the normalized result; And a health state determination unit that determines a current health state of the worker by using the health state possibility.
상기 데이터 변환부는, 하기 수학식 2를 이용하여 상기 기본 할당 함수를 생성할 수 있다.The data conversion unit may generate the basic allocation function using Equation 2 below.
수학식 2Equation 2
AEP 가중치 = AEP weight =
GA2 가중치 = GA2 weight =
AE 가중치 = AE weight =
(AEP: 건강 측정 결과, GA2: 걸음 측정 결과, AE: 환경 상태 측정 결과, n: 센서 개수)(AEP: health measurement result, GA2: step measurement result, AE: environmental condition measurement result, n: number of sensors)
상기 데이터 추론부는 D-S 증거 이론(Dempster-Shafer 증거이론)을 이용하여 상기 건강 상태 가능성을 획득할 수 있다.The data inference unit may acquire the possibility of the health state by using the D-S evidence theory (Dempster-Shafer evidence theory).
상기 건강 상태 판단부는, 상기 건강 상태 가능성이 기 설정된 상기 기준 범위의 어떤 부분에 포함되는지 확인하고 상기 건강 상태 가능성이 포함된 범위의 상기 건강 상태를 상기 근무자의 현재 건강 상태로 판단할 수 있다.The health state determination unit may check which part of the reference range the health state possibility is included in a predetermined portion of the reference range and determine the health state within the range including the health state possibility as the current health state of the worker.
상기 데이터 저장 장치는, 상기 근무자를 구분하여 인식하기 위한 상기 근무자 각각의 정보를 저장하는 근무자 정보 저장부;및 상기 건강 상태 판단부에 상기 기준 범위를 제공하기 위해 기 설정된 건강 상태 범위를 저장하는 건강 상태 범위 저장부;를 포함할 수 있다.The data storage device includes: a worker information storage unit for storing information of each of the workers to identify and identify the worker; and a health state for storing a preset range of health conditions to provide the reference range to the health status determination unit. It may include a state range storage unit.
상기 근무자 정보 저장부는, 상기 각각의 근무자의 얼굴 또는 ID 정보 등 상기 인증 정보를 등록하고 상기 각각의 근무자 별로 최초 걸음 정보를 복수개의 영상 센서 또는 3축 가속도 센서를 이용하여 인식하여 걸음 등록 정보를 생성 및 저장한 후 상기 인증 정보와 상기 걸음 등록 정보를 매칭시킴으로써 상기 각각의 근무자별 걸음 등록 정보를 저장할 수 있다.The worker information storage unit registers the authentication information such as the face or ID information of each worker and recognizes the first step information for each worker using a plurality of image sensors or 3-axis acceleration sensors to generate step registration information. And matching the authentication information with the step registration information after storing, thereby storing step registration information for each worker.
본 발명의 일 실시예에 따른 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단시스템은 서로 다른 이기종 센서들을 활용하여 획득한 데이터들을 융합하여 근무자의 건강 상태를 추론하기 때문에 보다 높은 정확도를 가질 수 있는 효과가 있다.The system for determining whether work is possible using advanced information according to an embodiment of the present invention has an effect of having a higher accuracy because the health status of the worker is inferred by fusion of data acquired using different types of sensors.
또, 본 발명의 일 실시예에 따른 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템은, 단일 센서의 오류나 오작동에 대한 보완책으로 사요될 수 있는 효과가 있다.In addition, the system for determining whether work is possible using advanced information according to an embodiment of the present invention has an effect that can be used as a supplement to an error or malfunction of a single sensor.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템은, 근무자의 건강 상태가 근무를 수행할 수 없는 상태인 경우, 현장에서 이탈시키고 보호할 수 있으며, 건강 상태가 좋지 않다고 의심되는 경우 근무 현장에서 면밀하게 감지하고 관찰할 수 있기 때문에 산업 재해 발생을 미연에 방지할 수 있는 효과가 있다. In addition, the system for determining whether work is possible using advanced information according to an embodiment of the present invention, when a worker's health status is a status in which the work cannot be performed, can be removed from the field and protected, and the health status is not good. In case of doubt, it can be closely detected and observed at the work site, which has the effect of preventing the occurrence of industrial accidents.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템의 개념도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템을 간단히 나타낸 도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템의 구성을 나타낸 블록도이다. 1 is a conceptual diagram of a system for determining work availability using advanced information according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram schematically showing a system for determining work availability using advanced information according to an embodiment of the present invention.
3 is a block diagram showing the configuration of a system for determining work availability using advanced information according to an embodiment of the present invention.
이하, 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 붙였다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those of ordinary skill in the art can easily implement the present invention. The present invention may be implemented in various different forms, and is not limited to the embodiments described herein. In the drawings, parts irrelevant to the description are omitted in order to clearly describe the present invention, and the same reference numerals are assigned to the same or similar components throughout the specification.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템의 개념도이고, 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템을 간단히 나타낸 도이며, 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템의 구성을 나타낸 블록도이다. 이하에서는 도 1 내지 도 3을 이용하여 본 발명의 일 실시예에 따른 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템을 상세히 설명하도록 한다.1 is a conceptual diagram of a system for determining whether work is possible using advanced information according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a schematic diagram showing a system for determining whether a work is possible using advanced information according to an embodiment of the present invention. Is a block diagram showing the configuration of a system for determining work availability using advanced information according to an embodiment of the present invention. Hereinafter, a system for determining work availability using advanced information according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to FIGS. 1 to 3.
도 1을 참고하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템(100)은, 다양한 센서를 통해 정보를 획득하도록 형성된다. Referring to FIG. 1, a
본 발명의 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템(100)은 일 예로 도 1에 도시된 바와 같이 통로 설치 센서를 통해 근무장으로 이동하는 통로에서 근무자로부터 정보를 획득할 수 있다.The
또, 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템(100)은, 근무자가 휴대하는 휴대 디바이스 또는 웨어러블 장치에 포함된 인체 감지 센서를 이용하여 근무자의 신체로부터 정보를 획득할 수도 있고, 근무장에 설치된 환경 감지 센서를 이용하여 근무장 환경과 관련된 정보를 획득할 수도 있다.In addition, the
이후 획득된 정보들은 기 설정된 논리를 이용하여 각각 가공되고, 본 발명의 일 실시예에 따른 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템(100)은 가공된 정보들을 융합하여 현재 근무자의 건강 상태를 추론 또는 추측함으로써 근무자의 근무 가능 여부를 판단할 수 있다.Subsequently, the acquired information is each processed using a preset logic, and the
이를 위해 본 발명의 실시예에 따른 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템(100)은 도 2에 도시된 바와 같이 데이터 측정 장치(210), 데이터 처리 장치(220) 및 데이터 저장 장치(230)로 형성될 수 있다.To this end, the
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템 및 시스템의 동작 과정을 간단하게 나타낸 도이다.FIG. 2 is a diagram schematically illustrating a system for determining work availability and an operation process of the system using advanced information according to an embodiment of the present invention.
데이터 측정 장치(210)는, 건강 측정 결과, 걸음 측정 결과 및 환경 상태 측정 결과를 건강 데이터로 획득하고, 근무자를 특정한다. 여기서, 근무자를 특정한다는 것은 특정한 근무자로부터 건강 측정 결과, 걸음 측정 결과를 획득하고해당 근무자가 근무하는 근무장의 환경 상태 측정 결과를 획득함으로써, 근무자 각각에 대한 정보를 독립적으로 획득할 수 있다는 것을 의미한다.The
이후, 데이터 측정 장치(210)에서 측정된 각각의 근무자에 대한 건강 데이터는 데이터 처리 장치(220)로 전달된다. 데이터 처리 장치(220)는 전달받은 건강 데이터를 변환하여 BPA(Basic Probability Assignment) 값을 획득한다. BPA는 기본 확률 배정 함수(Basic Probability Assignment Function)을 통해 획득될 수 있다.Thereafter, the health data for each worker measured by the
이때, 본 발명에서 사용되는 기본 확률 배정 함수는 후술되는 수학식 2로 표현될 수 있다. 다만, 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 전문가의 의견, 기계학습 및 연관성 가중치에 따라서 다른 가중치를 가지는 함수를 사용할 수도 있다.In this case, the basic probability allocation function used in the present invention may be expressed by Equation 2 to be described later. However, the present invention is not limited thereto, and functions having different weights may be used according to expert opinions, machine learning, and correlation weights.
데이터 처리 장치(220)는 각각의 데이터로부터 BPA를 획득한 후, 획득한 BPA를 조합하여 해당 근무자의 건강 상태를 판단할 수 있다. 이를 위해 데이터 처리 장치(220)는 후술되는 D-S 증거 이론(Dempster-Shafer 증거 이론)을 사용할 수 있다.After obtaining the BPA from each data, the
한편, 데이터 저장 장치(230)는, 데이터 측정 장치(210) 및 데이터 처리 장치(220)에서 해당 정보를 획득하여 사용할 수 있도록 근무자 정보 및 건강 상태 판단 기준을 저장하도록 구비될 수 있다.Meanwhile, the
도 3에는 본 발명의 일 실시예에 따른 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템(100)의 블록도가 도시되고 있으며 도 3a는 데이터 측정 장치의 세부 블록도이고, 도 3b는 데이터 처리 장치의 세부 블록도이며, 도 3c는 데이터 저장 장치의 세부 블록도이다.3 is a block diagram of a
본 발명의 일 실시예에 따른 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템(100)의 데이터 측정 장치(210)는, 근무자의 근무 가능 여부를 판단하기 위해 근무자로부터 건강 데이터를 획득한다.The
이를 위해 데이터 측정 장치(210)는 통로 건강 측정부(311), 근무자 걸음 측정부(312) 및 근무장 환경 측정부(313)를 포함하여 형성된다.To this end, the
여기서 건강 데이터는, 통로 건강 측정부(311)에서 생성되는 건강 측정 결과, 근무자 걸음 측정부(312)에서 생성되는 걸음 측정 결과 및 근무장 환경 측정부(313)에서 생성되는 환경 상태 측정 결과를 포함할 수 있다.Here, the health data includes a health measurement result generated by the passage
통로 건강 측정부(311)는 근무자가 통로를 통과할 때 근무자의 건강 상태를 측정하기 위해 구비된다. 통로 건강 측정부(311)는 근무자의 상태를 측정하여 건강 측정 결과를 획득한다.The passage
이를 위해 통로 건강 측정부(311)는 근무자의 걸음 영상 정보를 획득하도록 통로에 기 설치된 복수개의 영상 센서를 포함할 수 있다. 또, 통로 건강 측정부(311)는 바람직하게는 근무장 입장 통로 및 근무 지역 변경 통로에 설치되어 구비될 수도 있다.To this end, the passage
통로 건강 측정부(311)는 복수개의 영상 센서를 이용하여 근무자가 해당 통로를 통과하는 걸음을 촬영하고, 이 촬영 정보를 건강 측정 결과로 획득할 수 있다.The passage
또, 통로 건강 측정부(311)는 복수개의 영상 센서를 이용하여 촬영한 촬영 정보를 프레임별로 분석하여 3축 가속도 정보를 생성하고, 생성한 3축 가속도 정보를 건강 측정 결과로 획득할 수도 있다.In addition, the passage
즉, 통로 건강 측정부(311)에서 생성되는 건강 측정 결과는, 사용자의 설정에 따라 그 형태가 영상 정보 또는 숫자 정보로 형성될 수 있다.That is, the health measurement result generated by the passage
근무자 걸음 측정부(312)는 근무자가 휴대하는 휴대 디바이스 또는 착용하는 웨어러블 장치를 이용하여 근무자의 걸음을 3축 가속도 센서로 측정하여 걸음 측정 결과를 획득하기 위해 구비된다.The worker's
근무자 걸음 측정부(312)는 휴대 디바이스 또는 웨어러블 장치에 내장된 3축 가속도 센서의 측정 결과를 전달받아 분석하고, 분석 결과물로 걸음 측정 결과를 생성한다.The worker's
이때, 근무자 걸음 측정부(312)는 3축 가속도 센서 측정 결과를 하기 수학식 1을 이용하여 분석하여 걸음 측정 결과를 생성할 수 있다.In this case, the worker's
수학식 1Equation 1
G=(3AAt1-3AAt2), 3AAt= G=(3AA t1 -3AA t2 ), 3AA t =
여기서 G는 시간 t1과 t2 사이의 걸음 인식 정보이고, 3AAt는 시간 t에서 3축 가속도 센서의 측정값이며, x, y 및 z는 각각 x축 가속도, y축 가속도, 및 z축 가속도이다.Where G is the step recognition information between time t 1 and t 2 , 3AA t is the measurement value of the 3-axis acceleration sensor at time t, and x, y and z are the x-axis acceleration, y-axis acceleration, and z-axis acceleration, respectively. to be.
본 설명에서는 근무자 걸음 측정부(312)가 걸음 측정 결과를 생성하기 위해 상기 수학식 1을 사용하는 것으로 설명하였지만, 본 발명은 이에 한정되지 않으며 통로 건강 측정부(311)가 3축 가속도 정보를 건강 측정 결과로 획득하기 위해서도 사용될 수도 있다.In the present description, it has been described that the worker's
근무장 환경 측정부(313)는 근무자가 근무하는 근무장의 환경 상태 측정 결과를 획득하기 위해 구비된다. 근무자가 근무하는 근무장은 작업 종류에 따라 다양한 환경을 가지게 된다.The workplace
일 예로, 냉동 창고인 경우, 근무장의 온도는 아주 낮게 설정될 수 있으며, 균일한 실험 결과를 획득하기 위해 환경 통제가 필수적인 실험실의 경우 실험을 위한 일정한 온도 및 습도를 유지하여야 할 수도 있다.For example, in the case of a frozen warehouse, the temperature of the workplace may be set very low, and in the case of a laboratory where environmental control is essential to obtain a uniform experimental result, it may be necessary to maintain a constant temperature and humidity for the experiment.
또, 용접 등의 작업이 수행되는 근무장의 경우 사고 발생 위험도가 사무실에 비해 높으며, 고층 건물 건설 현장의 경우, 낙반, 추락 등의 위험이 존재할 수 있다.In addition, in the case of a workplace where work such as welding is performed, the risk of an accident is higher than that of an office, and in the case of a high-rise building construction site, there may be a risk of falling or falling.
따라서, 이러한 다양한 환경은 근무자의 건강에 영향을 끼칠 수 있는 하나의 변인으로 인식되어야 하기 때문에 근무장 환경 측정부(313)는 근무장의 위험도, 작업 강도, 습도, 온도, 작업 종류 등 근무자의 건강에 영향을 끼칠 수 있는 다양한 변인들을 기 설정된 수치로 획득하여 환경 상태 측정 결과로 생성할 수 있다.Therefore, since these various environments must be recognized as one variable that can affect the health of the worker, the workplace
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 데이터 측정 장치(210)는 근무자 판단부(314)를 더 포함할 수 있다. 근무자 판단부는(314)는 근무자를 특정하기 위해 형성된다. 근무자 판단부(314)는 건강 측정 결과, 걸음 측정 결과 및 환경 상태 측정 결과를 제공한 근무자를 각각 특정하기 위해 구비된다.Meanwhile, the
즉, 근무자 판단부(314)는 통로 건강 측정부(311)에 건강 측정 결과를 제공한 근무자를 특정하여 건강 측정 결과를 근무자별로 독립적으로 생성하도록 할 수 있고, 근무자 걸음 측정부(312)에 걸음 측정 결과를 제공한 근무자를 특정하여 걸음 측정 결과를 근무자별로 독립적으로 생성하도록 할 수 있으며, 근무자별로 독립적으로 어떤 근무장에 위치하고 있는지를 확인하여 근무장 환경 측정부(313)에서 근무자별로 독립적으로 근무장 환경 상태 측정 결과를 생성하도록 할 수 있다.That is, the
이를 위해 근무자 판단부(314)는 영상 정보 또는 ID 정보를 포함하는 인증 정보를 이용하여 근무자를 판단할 수 있다. 즉, 영상 센서가 각 측정부(311 내지 313)에 구비된 경우, 근무자 판단부(314)는 영상 센서로부터 영상 정보를 전달 받고 후술되는 데이터 저장 장치(230)에 저장된 근무자 정보를 이용하여 해당 근무자를 특정하여 판단할 수 있으며, 근무자가 휴대하는 휴대 디바이스 또는 착용하고 있는 웨어러블 장치에 기 저장된 근무자별로 제공되는 서로 다른 ID 정보를 인식하여 해당 근무자를 특정하여 판단할 수도 있다.To this end, the
다음으로, 본 발명의 일 실시예에 데이터 처리 장치(220)는 건강 데이터를 전달받아 처리하여 근무자의 건강 상태를 판단하기 위해 데이터 변환부(321), 데이터 추론부(322) 및 건강 상태 판단부(323)를 포함하도록 형성된다.Next, in an embodiment of the present invention, the
데이터 변환부(321)는 데이터 측정 장치(210)로부터 건강 데이터를 전달받아 각각의 측정 결과에 확률 할당을 수행하여 기본 확률 할당 함수를 생성하기 위해 구비된다.The
기본 확률 할당 함수는, 건강 데이터를 후술되는 데이터 추론부(322)에서 사용될 수 있는 형태로 변환한 데이터이다. 후술되는 데이터 추론부(322)는 기존의 수학으로 표현할 수 없었던 실제 세계의 애매모호함을 수학적으로 나타내기 위해 구비되며, 이를 위해서는 건강 데이터가 데이터 추론부(322)에서 처리 가능한 형태로 변환되어야 한다.The basic probability allocation function is data obtained by converting health data into a form that can be used in the
따라서, 이를 위해 데이터 변환부(321)는 획득한 건강 데이터에 하기 수학식 2로 표현되는 가중치를 적용하여 건강 데이터를 기본 확률 할당 함수로 변환할 수 있다.Therefore, for this purpose, the
수학식 2Equation 2
AEP 가중치 = AEP weight =
GA2 가중치 = GA2 weight =
AE 가중치 = AE weight =
(AEP: 건강 측정 결과, GA2: 걸음 측정 결과, AE: 환경 상태 측정 결과, n: 센서 개수)(AEP: health measurement result, GA2: step measurement result, AE: environmental condition measurement result, n: number of sensors)
즉, 각각의 건강 데이터는 상기 수학식 2를 통해 생성되는 각각의 건강 데이터의 가중치가 적용되어 기본 확률 할당 함수로 변환되게 된다.That is, each health data is converted into a basic probability allocation function by applying a weight of each health data generated through Equation 2 above.
한편, 본 발명에서, 각각의 건강 데이터에 적용되는 가중치는 상기 수학식 2로 표현된다고 한정하고 있지만, 이는 본 발명의 하나의 예시에 불과하며, 상황 또는 사용자의 요구에 따라 기계학습을 이용하여 가중치를 조정할 수도 있고, 개인의 상태를 보다 중요 데이터로 사용하기 위해서 환경 상태 측정 결과보다 개인이 착용하고 있는 센서의 가중치를 높게 설정할 수도 있다.Meanwhile, in the present invention, the weight applied to each health data is limited to be expressed by Equation 2 above, but this is only an example of the present invention, and weights applied to each health data using machine learning In order to use the individual's condition as more important data, the weight of the sensor worn by the individual can be set higher than the environmental condition measurement result.
다음으로, 데이터 추론부(322)는 기본 확률 할당 함수를 정규화하고, 정규화 된 결과를 이용하여 건강 상태 가능성을 획득한다. 이때, 데이터 추론부(322)는 일 예로 D-S 증거 이론(Dempster-Shafer 증거 이론)을 이용하여 건강 상태 가능성을 획득할 수 있다.Next, the
D-S 증거 이론은 상한과 하한을 가지고 있는 확률 이론 중 하나이며 전통적인 베이지안(Bayesian) 결정이론에 비해 많은 이점을 제공한다. 특히 이러한 D-S 증거 이론은 얼굴인식, 통계적분류, 목표식별, 이미지합성, 이미지분석 등에 적용되어 기존 방법 대비 개선된 성능을 제공할 수 있다.The D-S Evidence Theory is one of the probability theories with upper and lower bounds, and offers many advantages over traditional Bayesian deterministic theory. In particular, this D-S evidence theory can provide improved performance compared to existing methods by applying face recognition, statistical classification, target identification, image synthesis, and image analysis.
D-S 증거 이론은 특정 증거들로부터 얻은 정보 혹은 확률을 바탕으로 그것들을 조합하여 모호한 상태에 대한 불확실성을 수치화 할 수 있는 강력한 장점을 가진다. 이러한 정보들의 조합을 이용하여 D-S 증거 이론은 같은 결론에 도달할 수도 있으며, 상반된 정보에 대해서는 그것을 수치화하여 제거할 수 있는 이점 또한 가지고 있다.The D-S Evidence Theory has a strong advantage in that it can quantify the uncertainty of an ambiguous state by combining them based on information or probability obtained from specific evidences. Using a combination of these pieces of information, the D-S Evidence Theory can reach the same conclusion, and it also has the advantage of removing contradictory information by quantifying it.
D-S 증거 이론은 간단하게 설명하면 복수의 증거들로부터 구한 확률을 바탕으로 새로운 확률을 생성하며, 이를 위해 직교합(orthogonal sum)을 수행한다. 이를 통해 D-S 증거 이론은 모호한 상태의 확률을 제거하여 정규화할 수 있다.In simple terms, the D-S evidence theory generates new probabilities based on probabilities obtained from multiple pieces of evidence, and performs an orthogonal sum for this. This allows the D-S evidence theory to be normalized by removing the probability of an ambiguous state.
이러한 D-S 증거 이론은 보다 상세하게는 다양한 논문을 통해 소개되고 있기 때문에 본 발명에서는 간단하게 D-S 증거이론의 특징과 장점에 대해서만 서술하였다.Since the D-S evidence theory has been introduced in more detail through various papers, in the present invention, only the features and advantages of the D-S evidence theory have been described.
데이터 획득부(322)에서는 D-S 증거 이론을 사용하기 위해 먼저 가중치가 적용된 기본 확률 할당 함수를 이용하여 하기 수학식 3으로 표현되는 관심 원소 집합을 생성할 수 있다.In order to use the D-S evidence theory, the
수학식 3Equation 3
F={ , Baep, BGA2, Bae, Baep·BGA2, Baep·Bae, BGA2·Bae, Baep·BGA2·Bae} = {F 1 , F 2 , F 3 , F 4 , F 5 , F 6 , F 7 , F 8 }F={ , B aep , B GA2 , B ae , B aep· B GA2 , B aep· B ae , B GA2· B ae , B aep· B GA2· B ae } = { F 1 , F 2 , F 3 , F 4 , F 5 , F 6 , F 7 , F 8 }
(F: 관심 원소 집합, Baep: 건강 측정 결과 기본 확률 할당 함수, BGA2: 걸음 측정 결과 기본 확률 할당 함수, Bae: 환경 상태 측정 결과 기본 확률 할당 함수)(F: set of elements of interest, B aep : basic probability assignment function for health measurement result, B GA2 : basic probability assignment function for step measurement result, B ae : basic probability assignment function for environmental condition measurement result)
이후, 데이터 획득부(322)는 하기 수학식 4로 표현되는 결합 규칙을 이용하여 건강 상태 가능성(m(B))을 획득할 수 있다.Thereafter, the
수학식 4Equation 4
상기 수학식 4를 이용하여 데이터 획득부(322)에서 획득한 건강 상태 가능성은, 후술되는 건강 상태 판단부(323)로 전달된다.The possibility of a health state acquired by the
건강 상태 판단부(323)는, 건강 상태 가능성을 이용하여 근무자의 현재 건강 상태를 판단하기 위해 구비된다. 건강 상태 판단부(323)는, 건강 상태 가능성이 기 설정된 건강 상태 범위의 어떤 범위에 포함되는지 확인하고, 건강 상태 가능성이 포함된 범위에 해당하는 건강 상태를 근무자의 현재 건강 상태로 판단한다.The health
이를 위해 건강 상태 판단부(323)는 상술한 바와 같이 데이터 획득부(322)로부터 건강 상태 가능성을 전달받고, 후술되는 데이터 저장 장치(230)로부터 기 설정된 건강 상태 범위를 전달받는다.To this end, the health
본 발명의 일 실시예에서, 기 설정된 건강 상태 범위는 제 1영역(0 이상 0.5 이하), 제 2영역(0.5 초과 0.7 이하) 및 제 3영역(0.7 이상 1.0 이하)로 형성될 수 있다. 이 경우, 건강 상태 가능성이 제 1영역에 포함되는 경우 건강 상태 판단부(323)는 해당 근무자가 현재 근무가 불가능한 건강 상태인 것으로 판단할 수 있다.In one embodiment of the present invention, the preset health state range may be formed into a first region (0 or more and 0.5 or less), a second region (more than 0.5 and 0.7 or less), and a third region (0.7 or more and 1.0 or less). In this case, when the possibility of a health state is included in the first area, the health
또, 제 2영역에 건강 상태 가능성이 포함되는 경우, 건강 상태 판단부(323)는 해당 근무자의 건강 상태가 관찰을 요하는 주의 상태인 것으로 판단할 수도 있고, 제 3영역에 건강 상태 가능성이 포함되는 경우, 건강 상태 판단부(323)는 해당 근무자의 건강 상태가 충분히 근무 가능한 건강 상태인 것으로 판단할 수도 있다.In addition, when the second area includes the possibility of a health condition, the health
하지만, 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 사용자의 설정에 따라 기준 범위는 변경 가능하다.However, the present invention is not limited thereto, and the reference range may be changed according to a user's setting.
마지막으로 데이터 저장 장치(230)는 근무자의 정보 및 근무자의 근무 가능 여부를 판단하기 위한 기준 범위를 저장하기 위해 구비된다. 이를 위해 데이터 저장 장치(230)는, 근무자 정보 저장부(331) 및 건강 상태 범위 저장부(332)를 포함하도록 형성될 수 있다.Finally, the
근무자 정보 저장부(331)는 근무자를 구분하여 인식하기 위해 근무자 각각의 정보를 저장하기 위해 형성된다.The worker
이를 위해 근무자 정보 저장부(331)는 각각의 근무자의 얼굴 또는 ID 정보 등 인증 정보를 등록하여 저장하고, 각각의 근무자 별로 최초 걸음 정보를 복수개의 영상 센서 또는 3축 가속도 센서를 이용하여 인식하여 걸음 등록 정보를 생성하여 저장한다.To this end, the worker
또, 근무자 정보 저장부(331)는 이러한 인증 정보와 걸음 등록 정보를 동일한 근무자끼리 매칭시켜 저장함으로써 각각의 근무자별 걸음 등록 정보를 구분하여 저장할 수 있다.In addition, the worker
건강 상태 범위 저장부(332)는 건강 상태 판단부에 기준 범위를 제공하기 위해 기 설정된 건강 상태 범위를 저장할 수 있다. 이때 저장되는 기 설정된 건강 상태 범위는 상술된 데이터 판단부(323)에 제공되어 본 발명의 일 실시예에 따른 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템(100)이 근무자의 근무 가능 여부를 판단하기 위해 사용될 수 있다.The health state
본 발명에서는 설명의 편의를 위해 3종류의 건강 데이터만을 획득하는 것으로 설명하였지만, 본 발명은 이에 한정되지 않고, 사용자의 요구 또는 설정에 따라 보다 민감하고 정확한 근무 가능 여부 판단을 위해 더 많은 종류의 건강 데이터를 획득하여 사용할 수 있다.In the present invention, it has been described that only three types of health data are obtained for convenience of explanation, but the present invention is not limited thereto, and more types of health data are used to determine whether or not more sensitive and accurate work is possible according to the user's request or setting. Data can be acquired and used.
또, 이 경우, 센서 종류가 일정 수준 이상으로 증가하는 경우 계산의 복잡성과 처리 시간이 증가하는 문제점이 발생할 수 있기 때문에 연관성이 있는 센서들을 그룹화하여 각 그룹에서 1차적으로 상술한 데이터 처리 과정을 거친 후 그룹별 결과를 이용하여 다시 상술한 데이터 처리 및 판단 과정을 더 거치도록 할 수도 있다.In addition, in this case, if the sensor type increases to a certain level or more, computational complexity and processing time may increase. Therefore, related sensors are grouped and each group first undergoes the above-described data processing process. Afterwards, the above-described data processing and determination process may be further performed using the results of each group.
이상에서 본 발명의 일 실시예에 대하여 설명하였으나, 본 발명의 사상은 본 명세서에 제시되는 실시 예에 제한되지 아니하며, 본 발명의 사상을 이해하는 당업자는 동일한 사상의 범위 내에서, 구성요소의 부가, 변경, 삭제, 추가 등에 의해서 다른 실시 예를 용이하게 제안할 수 있을 것이나, 이 또한 본 발명의 사상범위 내에 든다고 할 것이다.Although an embodiment of the present invention has been described above, the spirit of the present invention is not limited to the embodiment presented in the present specification, and those skilled in the art who understand the spirit of the present invention can add components within the scope of the same idea. It will be possible to easily propose other embodiments by changing, deleting, adding, etc., but it will be said that this is also within the scope of the present invention.
100: 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템
210: 데이터 측정 장치 220: 데이터 처리 장치
230: 데이터 저장 장치 311: 통로 건강 측정부
312: 근무자 걸음 측정부 323: 근무자 환경 측정부
314: 근무자 판단부 321: 데이터 변환부
322: 데이터 추론부 323: 건강 상태 판단부
331: 근무자 정보 저장부 332: 건강 상태 범위 저장부100: System for determining work availability using advanced information
210: data measuring device 220: data processing device
230: data storage device 311: passage health measurement unit
312: worker step measurement unit 323: worker environment measurement unit
314: worker determination unit 321: data conversion unit
322: data inference unit 323: health status determination unit
331: worker information storage unit 332: health status range storage unit
Claims (13)
상기 건강 데이터를 전달받아 처리하여 상기 근무자의 건강 상태를 판단하는 데이터 처리 장치; 및
상기 근무자의 정보 및 상기 근무자의 근무 가능 여부를 판단하기 위한 기준 범위를 저장하는 데이터 저장 장치;를 포함하고,
상기 데이터 측정 장치는,
상기 근무자가 근무장으로 입장하는 통로를 지날 때 상기 근무자의 건강 측정 결과를 획득하는 통로 건강 측정부;
상기 근무자가 휴대하는 휴대 디바이스를 이용하여 상기 근무자의 걸음을 3축 가속도 센서로 측정하여 걸음 측정 결과를 획득하는 근무자 걸음 측정부; 및
상기 근무자가 근무하는 상기 근무장의 환경 상태 측정 결과를 획득하는 근무장 환경 측정부;를 포함하고,
상기 건강 데이터는, 상기 건강 측정 결과, 상기 걸음 측정 결과 및 상기 환경 상태 측정 결과를 포함하고,
상기 데이터 측정 장치는, 상기 통로 건강 측정부, 상기 근무자 걸음 측정부 및 상기 근무장 환경 측정부의 상기 근무자를 특정하기 위한 근무자 판단부;를 더 포함하고,
상기 근무자 판단부는, 영상 정보 또는 ID 정보를 포함하는 인증 정보를 이용하여 상기 근무자를 판단하고 특정하고,
상기 통로 건강 측정부는, 상기 통로에 기 설치된 복수개의 영상 센서를 이용하여 상기 근무자의 상기 건강 측정 결과를 획득하고,
상기 근무자 걸음 측정부는, 상기 3축 가속도 센서로 측정한 3축 가속도 센서 측정 결과를 하기 수학식 1을 이용하여 분석하여 상기 걸음 측정 결과를 획득하고,
수학식 1
G=(3AAt1-3AAt2), 3AAt=
(G: t1과 t2 사이 걸음 인식 정보, 3AAt: 시간 t에서 3축 가속도 센서 측정값, x: x축 가속도, y: y축 가속도, z: z축 가속도)
상기 근무장 환경 측정부는, 상기 근무장의 위험도, 작업 강도, 습도, 온도, 작업 종류 중 적어도 하나를 기 설정된 수치로 획득하고,
상기 데이터 처리 장치는,
상기 건강 데이터를 전달받아 상기 각각의 측정 결과에 가중치를 적용하여 기본 확률 할당 함수를 생성하는 데이터 변환부;
상기 기본 확률 할당 함수를 정규화하고, 정규화 된 결과를 이용하여 건강 상태 가능성을 획득하는 데이터 추론부; 및
상기 건강 상태 가능성을 이용하여 상기 근무자의 현재 건강 상태를 판단하는 건강 상태 판단부;를 포함하고,
상기 데이터 변환부는, 하기 수학식 2를 이용하여 기본 할당 함수를 생성하고,
수학식 2
AEP 가중치 =
GA2 가중치 =
AE 가중치 =
(AEP: 건강 측정 결과, GA2: 걸음 측정 결과, AE: 환경 상태 측정 결과, n: 센서 개수)
상기 데이터 추론부는 D-S 증거 이론(Dempster-Shafer 증거이론)을 이용하여 상기 건강 상태 가능성을 획득하고,
상기 건강 상태 판단부는, 상기 건강 상태 가능성이 기 설정된 상기 기준 범위의 어떤 부분에 포함되는지 확인하고 상기 건강 상태 가능성이 포함된 범위의 상기 건강 상태를 상기 근무자의 현재 건강 상태로 판단하고,
상기 데이터 저장 장치는,
상기 근무자를 구분하여 인식하기 위한 상기 근무자 각각의 정보를 저장하는 근무자 정보 저장부;및
상기 건강 상태 판단부에 상기 기준 범위를 제공하기 위해 기 설정된 건강 상태 범위를 저장하는 건강 상태 범위 저장부;를 포함하고,
상기근무자 정보 저장부는, 상기 각각의 근무자의 얼굴 또는 ID 정보 등 상기 인증 정보를 등록하고 상기 각각의 근무자 별로 최초 걸음 정보를 복수개의 영상 센서 또는 3축 가속도 센서를 이용하여 인식하여 걸음 등록 정보를 생성 및 저장한 후 상기 인증 정보와 상기 걸음 등록 정보를 매칭시킴으로써 상기 각각의 근무자별 걸음 등록 정보를 저장하는 정보 고급화를 이용한 근무 가능 여부 판단 시스템.A data measuring device for obtaining health data from the worker in order to determine whether the worker can work;
A data processing device that receives and processes the health data to determine the health status of the worker; And
Including; a data storage device for storing the information of the worker and a reference range for determining whether the worker can work
The data measuring device,
A passage health measuring unit that obtains a result of measuring the health of the worker when the worker passes through the passage entering the workplace;
A worker's step measurement unit for obtaining a step measurement result by measuring the step of the worker with a 3-axis acceleration sensor using a portable device carried by the worker; And
Including; a workplace environment measurement unit for obtaining a result of measuring the environmental state of the workplace in which the worker works,
The health data includes the health measurement result, the step measurement result, and the environmental state measurement result,
The data measurement device further includes a worker determination unit for specifying the worker by the passage health measurement unit, the worker step measurement unit, and the workplace environment measurement unit,
The worker determination unit determines and specifies the worker using authentication information including image information or ID information,
The passage health measurement unit acquires the health measurement result of the worker using a plurality of image sensors previously installed in the passage,
The worker step measurement unit analyzes the three-axis acceleration sensor measurement result measured by the three-axis acceleration sensor using Equation 1 below to obtain the step measurement result,
Equation 1
G=(3AA t1 -3AA t2 ), 3AA t =
(G: step recognition information between t1 and t2, 3AA t : 3-axis acceleration sensor measurement value at time t, x: x-axis acceleration, y: y-axis acceleration, z: z-axis acceleration)
The workplace environment measurement unit acquires at least one of a risk of the workplace, a work intensity, humidity, temperature, and a work type as a preset value,
The data processing device,
A data conversion unit receiving the health data and applying a weight to each measurement result to generate a basic probability allocation function;
A data inference unit that normalizes the basic probability allocation function and obtains a health state probability by using the normalized result; And
Including; a health state determination unit for determining the current health state of the worker using the health state possibility,
The data conversion unit generates a basic assignment function using Equation 2 below,
Equation 2
AEP weight =
GA2 weight =
AE weight =
(AEP: health measurement result, GA2: step measurement result, AE: environmental condition measurement result, n: number of sensors)
The data inference unit acquires the possibility of the health state using the DS evidence theory (Dempster-Shafer evidence theory),
The health state determination unit checks which part of the reference range the health state possibility is included in a preset range, and determines the health state within the range including the health state possibility as the current health state of the worker,
The data storage device,
A worker information storage unit for storing information of each of the workers for identifying and identifying the workers; And
Includes; a health state range storage unit for storing a preset health state range to provide the reference range to the health state determination unit,
The worker information storage unit registers the authentication information such as the face or ID information of each worker, and recognizes the first step information for each worker using a plurality of image sensors or 3-axis acceleration sensors to generate step registration information. And storing and matching the authentication information with the step registration information to store step registration information for each worker.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020190120518A KR102219916B1 (en) | 2019-09-30 | 2019-09-30 | Workability determination System by using advanced information |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020190120518A KR102219916B1 (en) | 2019-09-30 | 2019-09-30 | Workability determination System by using advanced information |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR102219916B1 true KR102219916B1 (en) | 2021-02-23 |
Family
ID=74688239
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020190120518A KR102219916B1 (en) | 2019-09-30 | 2019-09-30 | Workability determination System by using advanced information |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR102219916B1 (en) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102505636B1 (en) * | 2022-08-23 | 2023-03-03 | 삼일씨티에스(주) | Entrance management system for worker |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20150007468A (en) * | 2013-07-11 | 2015-01-21 | (의료)길의료재단 | Clinical Decision Support System and Device supporting the same |
KR20160116424A (en) * | 2015-03-30 | 2016-10-10 | (주)비젼아이티 | system for monitoring abnormal situation using biometric data and |
KR101866677B1 (en) | 2017-01-05 | 2018-06-11 | 인하대학교 산학협력단 | Safety management system in construction site based on wearable devices and method thereof |
KR20180065884A (en) * | 2016-12-07 | 2018-06-18 | 주식회사 원소프트다임 | Health care methods for user and apparatus therefor |
KR20190030022A (en) * | 2017-09-13 | 2019-03-21 | 한국전자통신연구원 | Method for recognizing gait using movement path and placement of user's terminal and apparatus using the same |
KR20190042916A (en) * | 2017-10-17 | 2019-04-25 | (주)씨앤코 | Method of managing work |
-
2019
- 2019-09-30 KR KR1020190120518A patent/KR102219916B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20150007468A (en) * | 2013-07-11 | 2015-01-21 | (의료)길의료재단 | Clinical Decision Support System and Device supporting the same |
KR20160116424A (en) * | 2015-03-30 | 2016-10-10 | (주)비젼아이티 | system for monitoring abnormal situation using biometric data and |
KR20180065884A (en) * | 2016-12-07 | 2018-06-18 | 주식회사 원소프트다임 | Health care methods for user and apparatus therefor |
KR101866677B1 (en) | 2017-01-05 | 2018-06-11 | 인하대학교 산학협력단 | Safety management system in construction site based on wearable devices and method thereof |
KR20190030022A (en) * | 2017-09-13 | 2019-03-21 | 한국전자통신연구원 | Method for recognizing gait using movement path and placement of user's terminal and apparatus using the same |
KR20190042916A (en) * | 2017-10-17 | 2019-04-25 | (주)씨앤코 | Method of managing work |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102505636B1 (en) * | 2022-08-23 | 2023-03-03 | 삼일씨티에스(주) | Entrance management system for worker |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Ryu et al. | Automated action recognition using an accelerometer-embedded wristband-type activity tracker | |
Antwi-Afari et al. | Wearable insole pressure system for automated detection and classification of awkward working postures in construction workers | |
Hakim et al. | Smartphone based data mining for fall detection: Analysis and design | |
US8565488B2 (en) | Operation analysis device and operation analysis method | |
CN111325128A (en) | Illegal operation detection method and device, computer equipment and storage medium | |
US20210104006A1 (en) | Keepout zone detection and active safety system | |
KR102219916B1 (en) | Workability determination System by using advanced information | |
Cho et al. | Machine learning for assessing real-time safety conditions of scaffolds | |
Zhao et al. | Towards a data-driven approach to injury prevention in construction | |
Akhavian et al. | Construction activity recognition for simulation input modeling using machine learning classifiers | |
Si et al. | Remote identity verification using gait analysis and face recognition | |
US20180000416A1 (en) | Garment-based ergonomic assessment | |
US9607008B2 (en) | Analysis engine control device | |
Song et al. | A motion similarity measurement method of two mobile devices for safety hook fastening state recognition | |
Tran et al. | A fully automated vision-based system for real-time personal protective detection and monitoring | |
Gill et al. | Face Mask Detection Using ResNet50 Model and fine tuning it on various hyperactive parameters | |
Thakur et al. | YOLOv8-Based Helmet and Vest Detection System for Safety Assessment | |
US11024021B2 (en) | Check system of a process subject to execution rules | |
Lee et al. | Detecting hook attachments of a safety harness using inertial measurement unit sensors | |
Mabboux et al. | Contactless temperature measuring with low-cost embedded device using deep learning | |
WO2020016923A1 (en) | Component identification system and component identification method | |
CN116745808A (en) | Job estimation device, job estimation method, and job estimation program | |
Nisa et al. | Implementation of Personal Protective Equipment Detection Using Django and Yolo Web at Paiton Steam Power Plant (PLTU) | |
JP2010250479A (en) | Communication detection system and communication detection method | |
CN111883226A (en) | Information processing and model training method, device, equipment and storage medium |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
GRNT | Written decision to grant |